说明：支持向量机用于回归，在matlab里实现的。方便好用

LSSVMlab1.5 LSSVMlab1 LSSVMlab1.5 支持向量机-回归 支持向量-回归

说明：相关向量机工具箱第一版和第二版，可以实现回归和分类，有运行的demo

相关向量回归 DEMO SB1_ExampleRegress Relevance-vector

说明：matlab源代码，包括支持向量机分类算法（SVC_C，SVC_Nu），回归算法（SVR_Epsilon，SVR_Nu），以及One-Class算法。

支持向量回归 SVR 分类-代码 svm_toolbox 分类算法

说明：此为偏最小二乘支持向量机的说明文档，加程序与详细的程序说明！

偏最小二乘 向量机 说明文档

说明：利用matlab 和支持向量回归机对上证指数进行预测，其中用到了模糊信息粒化方法，得出的结果能比较准确的预测上证指数的走势。

说明：支持向量机和BP神经网络虽然都可以用来做非线性回归，但它们所基于的理论基础不同，回归的机理也不相同。支持向量机基于结构风险最小化理论，普遍认为其泛化能力要比神经网络的强。为了验证这种观点，本文编写了支持向量机非线性回归的通用Matlab程序和基于神经网络工具箱的BP神经网络仿真模块，仿真结果证实，支...

支持向量机 SVM训练-回归 BP回归 svm-通用程序 SVM做回归

说明：使用最小二乘支持向量机对多维pyrim数据进行回归，需要下载最小二乘支持向量机工具箱。

最小二乘回归 鏈€灏忎簩涔樻敮鎸佸悜閲忔満 支持向量机-回归 向量机 支持向量机工具箱

说明：Matlab可以使用fitrsvm创建回归支持向量机模型。fitrsvm在中低维预测变量数据集上训练或交叉验证支持向量机（SVM）回归模型。 fitrsvm支持使用内核函数映射预测变量数据，并支持通过二次编程实现目标函数最小化。要在高维数据集（即包含许多预测变量的数据集）上训练线性SVM回归模型，请...

支持向量机 fitsvm fitrsvm fitcsvm回归 SVM

说明：基于支持向量机（SVM）回归的matlab演示程序

svm-matlab-回归 支持向量机-回归-matlab svm-matlab 支持向量机-回归 鏀寔鍚戦噺鏈?p=matlab

说明：关于支持向量机分类、回归、模糊支持向量机的程序

支持向量机-matlab Dempster-Shafer 模糊支持向量机 回归--交叉 fsvm